Matematica per l Analisi Dati
Inserisce il rigore matematico che rende piu leggibili modelli, inferenza, forecasting e regressioni applicate.
Vettori, matrici e geometria del dato
Similarità, distanze e trasformazioni lineari
Prerequisiti: 1
Probabilità: assiomi, eventi, condizionamento
Prerequisiti: 1
Distribuzioni, aspettativa, varianza e covarianza
Prerequisiti: 1
Teorema di Bayes e aggiornamento delle credenze
Prerequisiti: 1
Test d'ipotesi: logica, non rituale
Prerequisiti: 1
Stima, errore standard e intervalli di confidenza
Prerequisiti: 1
Legge dei grandi numeri e teorema del limite centrale
Prerequisiti: 1
Regressione come geometria + ottimizzazione intuitiva
Prerequisiti: 1
Problem set matematico finale con soluzioni guidate
Prerequisiti: 1
Collegamenti tra moduli
Continua il percorso con questi moduli
Usa SQL come linguaggio di ragionamento, non solo di estrazione, con pattern per coorti, funnel, esperimenti e performance.
Stessa fase del percorso Analytics Engineering con dbt e Semantic Layer 13 lezioniTrasforma dati grezzi in modelli affidabili, riusabili e governati con layering, test, contracts e semantic layer.
Stessa fase del percorso Significativita Statistica, A/B Testing e Experimentation Science 10 lezioniPorta la sperimentazione a livello serio con design causale, power planning, variance reduction e governance.
Modulo precedente Panoramica del Corso e Metodo di Studio per Data Work 8 lezioniTrasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.
Modulo precedente Data Collection & Tracking Systems 8 lezioniPassa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.
Modulo precedente Metriche, KPI Trees e Fondamenti Analitici 6 lezioniImpara a leggere i numeri come sistemi, con KPI tree, unit economics, baseline corrette e lettura causale dei segnali.